基于R编程的机器学习方法在药物制剂开发中的教学应用研究：提升药学与生物技术专业学生的认知与实践能力

本研究针对药学教育中人工智能(AI)与机器学习(ML)应用不足的现状，开发了基于R编程的PCA(主成分分析)和HCA(层次聚类分析)教学方案。德国国际大学(GIU)和开罗大学的研究团队通过设计包含理论讲座与实验操作的化学计量学课程，使54名非计算机专业学生成功掌握药物分子描述符计算、纳米载体负载模式分析等关键技能。调查显示88.9%学生显著提升了对ML方法的理解，81.5%产生持续学习兴趣，证实该教学方案能有效培养药学人才的AI应用能力，为绿色药物开发提供新思路。

　　

在人工智能席卷医疗健康领域的时代浪潮中，药学教育却面临着教学手段滞后的尴尬局面。尽管AI在药物发现和制剂优化中已展现出革命性潜力，但文献检索显示，截至研究开展时全球仅有5篇关于AI在药学教育应用的论文发表。这种理论与实践的巨大鸿沟，使得培养具备AI素养的药学人才成为亟待解决的行业痛点。开罗大学药学院与德国国际大学(GIU)的Rania M.Hathout团队敏锐捕捉到这一需求，创新性地将开源编程语言R引入药学课堂，为这个传统学科注入了智能化的新活力。

这项发表在《Future Journal of Pharmaceutical Sciences》的研究，核心目标是破解非计算机专业学生对机器学习方法的"理解困境"。研究团队设计了一套循序渐进的教学方案：先从分子描述符(M.W.、xlogP、tpsa等)的计算入手，逐步过渡到PCA和HCA等无监督机器学习算法的实际应用。特别值得关注的是，课程特别强调与药物制剂开发的实践结合，如预测药物-明胶纳米粒负载模式、筛选最稳定的微乳配方等真实场景，使抽象算法变得触手可及。

研究采用的关键技术方法包括：1)利用R 4.4.1版本进行编程教学；2)基于PubChem数据库获取药物SMILES结构；3)应用factoextra等R包实现PCA得分图、载荷图和碎石图的可视化；4)采用多种连接方法(单连接、完全连接、Ward法等)进行HCA分析；5)对54名药学工程与生物技术专业学生开展前测-后测问卷调查。

【课程设计与实施】
六节课的课程模块被精心设计为"3+3"模式——三节理论课夯实基础，三节实验课强化实操。理论部分重点阐释化学计量学核心概念：如何将药物分子转化为可计算的描述符，PCA如何通过主成分(PC)降维揭示数据本质，HCA怎样通过树状图展现分子相似性。实验环节则带领学生用R代码一步步实现：从安装Java环境、配置R控制台，到编写脚本分析真实研究数据。这种"学中做、做中学"的模式，有效打破了算法学习的畏惧心理。

【学生能力提升验证】
通过对比教学前后的问卷调查，研究发现了令人振奋的转变：对ML方法完全陌生的学生比例从90.7%骤降至11.1%，能列举2个以上药学应用案例的学生从48.1%提升至74.1%。更难得的是，68.5%学生自评达到R编程"平均水平"，9.3%甚至认为自己已掌握较好技能。这种认知飞跃在期末成绩中得到印证：实验课通过率100%，近70%学生获得A等评价，显著优于理论课表现。

【制药应用案例解析】
研究精选的三个应用案例生动展现了ML的实用价值：1)通过10种药物在明胶纳米粒上的负载数据，演示如何用PCA区分xlogP、氢键数量等关键影响因素；2)借鉴Nasser等学者的微乳稳定性研究，教会学生通过粒子大小(PS)和分散指数(PDI)的时程变化筛选最优处方；3)建立数学模型预测药物-聚合物(PLGA)相互作用，为减少实验浪费提供智能方案。这些案例均强调"数据驱动决策"的QbD(质量源于设计)理念。

这项研究的创新价值在于构建了药学AI教育的"脚手架"模型：从开源工具(R)切入，通过真实案例降低学习曲线，最终实现计算思维与专业知识的深度融合。正如作者强调的，这种方法不仅适用于药学专业，经过适当调整也可推广到化学、生物学等实验科学领域。在科研资源日益紧张的背景下，这种培养"会编程的药学家"的教育范式，或许将成为推动绿色药物研发的关键杠杆。